¿Por qué importan los datos?

La capacidad de aprovechar los datos es una poderosa herramienta empresarial. Con el aumento del big data, las empresas necesitan gestionar, proteger, transformar y comunicar datos de forma proactiva para tomar decisiones acertadas. Lo que una vez fue un proceso manual se ha vuelto altamente automatizado. El análisis de datos es lo que toma los datos brutos y lo hace utilizable para las ideas y el conocimiento para informar la toma de decisiones más eficaz para reducir los riesgos y costos, y para maximizar las oportunidades y los beneficios.

Si usted es un líder de negocios, es probable que sea consciente de por qué el análisis de datos importa. Nos sumergiremos en consejos avanzados que necesita saber sobre análisis de datos y su aplicación.

¿Qué es Data Analytics?

El análisis de datos se refiere al proceso de inspección, limpieza, transformación y aplicación de datos para extrapolar información útil. El análisis de datos se ha convertido en una herramienta principal dentro de los negocios hoy en día, ya que se utiliza para varios tipos de procesos de toma de decisiones.

Los análisis de datos se pueden aplicar a cualquier tamaño de los conjuntos de datos, pero a medida que avanza el tiempo, las empresas recogen big data o un alto volumen de información. Estos datos históricos hacen que el análisis sea más preciso ya que se pueden aplicar técnicas para predecir el futuro. Las herramientas de datos pueden extraer datos de múltiples ubicaciones y fuentes.

Comprensión de los análisis de datos

Las empresas de todas las industrias pueden beneficiarse del análisis de datos. Las empresas manufactureras pueden utilizar análisis de datos para evaluar las cargas de trabajo a fin de garantizar que la maquinaria funcione a la máxima capacidad. Las compañías financieras pueden utilizar análisis de datos para ayudar a medir el riesgo de mercado. Las empresas minoristas pueden utilizar análisis de datos para evaluar la satisfacción de los clientes y predecir las tasas de retención.

No importa lo que uses para medir el análisis de datos, incorporarás un proceso que se parece a esto:

Limpie los datos para lagunas o repeticiones. Una vez que está limpio, se puede utilizar para análisis .

Por qué importa la analítica de datos

El análisis de datos es esencial para el rápido ritmo del mundo empresarial. Ayuda a optimizar el rendimiento general y puede afectar significativamente la línea de fondo. Esto se debe a que el análisis de datos ayuda a identificar las ineficiencias que causan residuos. Una vez identificado, puede hacer los ajustes necesarios para reducir los costos y añadir a su resultado final.

Vista rápida: Tipos de análisis de datos

Al igual que diferentes piezas de datos que sirven a otros propósitos, varias técnicas de análisis de datos proporcionan más información. Echemos un vistazo a los tipos principales:

Descriptivo: Si usted tiene una pregunta acerca de algo que ya ha sucedido, entonces análisis descriptivo puede ayudarle a responder. Análisis descriptivo se utiliza a menudo como un medio para explicar algo a las partes interesadas. Por ejemplo, puede rastrear el rendimiento de la inversión (ROI) y otras métricas del rendimiento pasado. Tan útil como la analítica descriptiva es, es mejor combinar la analítica descriptiva con otro método como el diagnóstico para profundizar en por qué algo ha sucedido. Análisis descriptivo señalará lo que pasó, pero tendrá que explorar el razonamiento detrás del evento todavía.

Diagnóstico: Como un diagnóstico, la analítica diagnóstica proporciona una visión de por qué sucedió algo. Trabajan de la mano con análisis descriptivos para explicar más los hallazgos críticos. Si usted echa un vistazo a los indicadores clave de rendimiento (KPIs) y quiere entender por qué algo mejoró o empeoró, entonces el análisis diagnóstico ayuda a:

Identificar anomalías en los datos
Recopilar los datos que ayudan a entender los cambios
Utiliza técnicas estadísticas para ayudar a explicar tales anomalías

Como ejemplo concreto, la analítica de diagnóstico puede ayudar a responder ¿Por qué? su equipo puede haber faltado a sus objetivos específicos en un período determinado.

Predictivo: Como el nombre implica, la analítica predictiva trabaja para responder preguntas sobre lo que podría suceder en el futuro. Este método analítico aprovecha datos pasados para evaluar tendencias y estimar la probabilidad de algo recurrente. El análisis estadístico, la regresión y el aprendizaje automático se utilizan para hacer que la función de análisis predictivo.

Preceptivo: Si usted se encuentra en una posición crítica para tomar una decisión sobre el futuro, pero no está seguro de qué decisión tomar, la analítica prescriptiva puede ser un salvavidas. Análisis preceptivo trabaja encontrando patrones a partir de grandes conjuntos de datos y luego estima la probabilidad de diferentes resultados.

Aplicaciones de Análisis de Datos

El análisis de datos tiene innumerables aplicaciones. Aquí está una vista previa de lo que puede ayudar a hacer en todas las industrias.

Atención de la salud: La analítica de datos se puede utilizar para servir a los pacientes de manera eficiente y monitorear la calidad de la atención. El aprendizaje automático se está utilizando para optimizar los tratamientos, el flujo de pacientes y el funcionamiento de los equipos dentro del sistema de salud; este análisis ayuda a ahorrar miles de millones de dólares en todo el mundo.
Gestión de la energía: Las empresas de servicios públicos pueden utilizar análisis de datos para rastrear el rendimiento de la red a través de millones de puntos de datos dentro de su red. De esta manera, pueden enviar equipos de mantenimiento, abordar rápidamente los cortes de servicio y optimizar la distribución de energía.
Financiación: Los beneficios del análisis de datos para las organizaciones financieras son largos. Las compañías financieras y los bancos pueden utilizar el análisis de datos para ayudar a gestionar el riesgo, optimizar el flujo de procesos, mejorar el cumplimiento y predecir el valor de los clientes durante toda la vida, entre otras cosas. Herramientas de automatización como Solvexia han ganado popularidad, especialmente en el sector financiero, ya que puede transformar equipos financieros, reducir tareas manuales de bajo valor para que los equipos puedan eliminar cuellos de botella, centrarse en tareas de alto valor y proporcionar información profunda e impactante mediante la presentación de información en vivo en todo el negocio. Además, herramientas de automatización proporcionar pistas de auditoría para mejorar el cumplimiento y el cumplimiento de la normativa, reduciendo el riesgo a través de sus capacidades analíticas a medida que los procesos se mapean y automatizan.

¿Qué es la ciencia de datos y aplicaciones de la ciencia de datos?

La ciencia de los datos es como un coche que impulsa el análisis de datos hacia adelante. Es el campo que abarca la limpieza de datos, la preparación y el análisis. La ciencia de los datos combina programación, resolución de problemas, estadística, matemáticas e informática para extraer información de los datos.

La ciencia de los datos se utiliza para lo siguiente (más más):

Anuncios selectivos
Sistemas de recomendación
Búsquedas en Internet
Reconocimiento de imágenes
Planificación de rutas aéreas
Reconocimiento del habla

¿Qué es Big Data & Aplicaciones de Big Data?

Big data se define como “grandes y diversos conjuntos de información que crecen a tasas cada vez mayores”. Con la gran cantidad de datos recopilados, tiende a venir en diferentes formatos y de diversas fuentes. Esto hace que limpieza de datos siempre importante antes de aplicar análisis de datos.

Big data puede ser estructurado (información administrada) o no estructurado (no cae en un formato predeterminado). Herramientas de análisis de datos como Solvexia puede reunir ambos tipos de datos y ayudar a evaluar las correlaciones entre la información (es decir. datos demográficos e historial de compras). Big data es bueno para herramientas de análisis porque proporciona mucha información para entender patrones y tendencias. Sin embargo, si los big data no se gestionan correctamente, entonces puede proporcionar ruido y sobrecarga.

Los analistas de datos y las herramientas de automatización pueden ayudar a organizar y estructurar todos los datos en categorías definidas. Entonces, se puede utilizar para el análisis de datos.

¿Por qué importa la analítica de datos en las finanzas?

La financiación se basa en el análisis de datos para diversos fines. En general, la industria está llena de riesgos y toma de decisiones, ambos de los cuales el análisis de datos puede informar. La analítica de datos utiliza el aprendizaje automático para analizar la información y reducir masivamente los riesgos. Esto es lo que la analítica de datos puede hacer para las compañías financieras:

Análisis de riesgos: Los riesgos pueden originarse en competidores, créditos, mercados y más. El análisis de riesgos ayuda a monitorear y priorizar los riesgos. Los análisis de datos pueden evaluar la solvencia de un cliente y predecir cómo los mercados pueden reaccionar a los cambios en las regulaciones, por ejemplo.
Análisis del consumidor: La ciencia de los datos puede transformar el comportamiento de los clientes en información para las decisiones empresariales. En finanzas, una organización puede utilizar esto para aumentar las ventas cruzadas o estimar el valor de vida del cliente.
Detección de fraude: El riesgo de fraude es cada vez mayor. Los algoritmos se pueden utilizar para reconocer anomalías y detectar cargos fraudulentos o compras para minimizar las pérdidas.
Servicios personalizados: Las instituciones financieras prestan servicios a personas de distintos niveles de ingresos y con diversas necesidades. Como tal, ayuda a ofrecer servicios personalizados para mejorar las interacciones. Cuando los clientes proporcionan datos, las instituciones pueden aprovechar mejor la información para servir a sus clientes a través del aprendizaje automático y la inteligencia empresarial.
Objetivos empresariales compartidos: Puede utilizar visualizaciones claras para representar los objetivos de negocio. De esta manera, todos están en la misma página y pueden realizar sus tareas con objetivos en mente.
La presentación de informes financieros fue fácil: Con solo hacer clic en unos pocos botones, los informes se pueden generar y enviar automáticamente a los destinatarios e interesados necesarios. También se pueden configurar informes en tiempo real, además de conectarse a todos los sistemas de datos, incluidos los sistemas heredados, y la automatización elimina los errores de datos y hace que la asignación y limpieza de datos sea sencilla, rápida y automática.
Adopción de decisiones respaldada por datos: Los análisis de datos proporcionan a su equipo información profunda y precisa que ayuda a acelerar el proceso de toma de decisiones.
Normalización de los procesos: Procesos puede ser automatizado para aliviar el equipo de trabajo manual, repetitivo y reducir los cuellos de botella. A través del tablero, todos los procesos se ejecutarán sin problemas, ya que se definen en el sistema y se ejecutan sin interferencias humanas.

Análisis de datos: cómo funciona

Para funcionar, el análisis de datos requiere varias tecnologías que trabajan juntas. Los principales componentes son los siguientes:

Aprendizaje automático: Un subconjunto de inteligencia artificial, el aprendizaje automático permite al software aprender y automatizar modelos. Trabaja para analizar cantidades masivas de datos rápidamente y proporcionar resultados basados en modelos.

Minería de datos: La minería de datos toma grandes conjuntos de datos y encuentra patrones. Es a través de este proceso por el cual la información puede ser recogida para responder a preguntas complejas de negocios.

Gestión de datos: Como se mencionó brevemente, los datos deben ser gestionados y limpiados para ser utilizados para análisis. Los datos entran y salen de las organizaciones a la velocidad de la luz, por lo que debe haber un estándar establecido para recopilar, almacenar y abordar la calidad de los datos antes de que se utilicen en la práctica.

El cambio en el papel de los departamentos de finanzas

Los departamentos de finanzas están evolucionando como lo hacen los mercados y la tecnología. Se ha convertido en menos sobre la entrada manual de datos y más centrado en análisis de datos . Los equipos financieros proporcionan conocimientos a los principales responsables de la toma de decisiones en las empresas para que las organizaciones puedan alcanzar sus objetivos empresariales. Herramientas de análisis de datos como SolveXia hace el plug y chug para que su equipo de finanzas pueda centrarse en tareas analíticas de alto nivel y apoyar el éxito de su negocio.

La línea de fondo

El análisis de datos está en el corazón del futuro para cada negocio. Las organizaciones exitosas pueden medir, rastrear y ajustar sus procesos y decisiones para permanecer adaptables en entornos cambiantes. Con la ayuda de herramientas de automatización de datos como Solvexia, el análisis de datos y la toma de decisiones se vuelven fáciles y sin fisuras e impulsan una información más precisa y profunda para reducir los costos y aumentar la rentabilidad.